PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 19 Menit 56 Detik

Menggabungkan Tabel Tanpa Menggunakan SQL Join Table

Belajar Data Science di Rumah 14-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/76f87b9f6a6214dcf7633fa8ad33d1d2_x_Thumbnail800.jpeg

SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang harus dikuasai oleh praktisi data. Pekerjaan seorang praktisi data tidak akan jauh dari data. Beberapa perusahaan akan menempatkan data yang sudah diproses oleh Data Engineer ke dalam database. Nah, untuk bisa mengakses database ini, tentu kita akan membutuhkan bahasa universal mengingat banyaknya DBMS (Database Management System) yang bisa digunakan untuk memproses data dari database. SQL inilah yang kemudian menjadi bahasa umum untuk hal-hal yang berkaitan dengan database.


Kerap kali dalam proses pengolahan data, kita akan membutuhkan lebih dari satu sumber data untuk bisa menjawab permasalahan yang ada. SQL memungkinkan kita untuk menggabungkan beberapa table baik dari database yang sama maupun table yang berasal dari database yang berbeda dengan menggunakan fungsi join. Namun apakah bisa menggabungkan data tanpa harus menggunakan fungsi Join? Nah jawabannya akan kita temukan dalam artikel berikut ini. Yuk, cari tahu bareng!


1. Mengenal Jenis Join

SQL

Sebelum mulai membahas apakah bisa menggabungkan data tanpa fungsi Join, ada baiknya kita mengetahui apa saja sih jenis join yang disediakan SQL. Secara umum, ada 4 jenis join, yaitu:

  • Inner Join, menggabungkan data berdasarkan data yang sama di kedua tabel. Untuk data yang berbeda tidak akan ditampilkan.

  • Left Join, menggabungkan data berdasarkan tabel yang ada di sebelah kiri. Sehingga meskipun di table sebelah kanan tidak ada data tersebut, data yang ada di table sebelah kiri akan tetap ditampilkan dan di bagian kanan akan diisi dengan null.

  • Right Join, penggabungan data jenis ini hampir mirip dengan left join, hanya saja yang menjadi patokan adalah table yang di sebelah kanan. Sehingga ketika datanya tersedia di table kanan namun tidak ada di table kiri, data tersebut akan tetap ditampilkan, dan di table kiri nya diisi dengan null.

  • Full Join, penggabungan jenis ini akan menampilkan semua isi dari kedua table. Jika ada data yang tidak tersedia di salah satu table, maka akan langsung digantikan dengan tulisan null.


Baca juga : Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula


2.Bisakah Menggabungkan Tabel Tanpa Join?

SQL

Nah, ini yang akan menjadi pertanyaan. Sebenarnya bisa gak sih kita menggabungkan beberapa tabel tanpa harus menggunakan fungsi join? Ternyata untuk menggabungkan beberapa table tidak harus selalu menggunakan fungsi Join. Kita bisa mencoba alternatif lain dengan menggunakan klausa FROM yang digabungkan dengan WHERE. Selain itu, kita juga bisa menggunakan dua statement SELECT kemudian digabungkan dengan UNION. Namun untuk cara ini, perlu menjadi catatan bahwa kedua table harus memiliki jumlah kolom yang sama dengan tipe data yang sama pula.


3. Menggunakan FROM & WHERE

Bentuk umum dari syntax FROM & WHERE  adalah:

SELECT *

FROM <table1>, <table2>

WHERE <condition>

</condition></table2></table1>

Kita dapat mengganti fungsi JOIN dengan koma di klausa FROM. Biasanya dalam fungsi JOIN, kita akan menggunakan ON untuk menentukan kondisi yang akan menjadi kata kunci untuk menggabungkan table. Namun dalam teknik FROM & WHERE ini, kita bisa mengganti ON menjadi WHERE untuk menentukan kondisi yang akan menjadi kunci untuk menggabungkan tabel.


Misalkan table satunya adalah table artis, seperti di bawah ini:

SQL

Data source: Learn SQL


Kemudian table keduanya adalah table album:

SQL

Data source: Learn SQL


Maka kita bisa menggunakan syntax ini untuk menggabungkan data dengan menggunakan FROM & WHERE:

SELECT

    artist_name,

    album_name,

    year_recorded

FROM artist, album

WHERE artist.id = album.artist_id;


Dari syntax di atas, kita ingin menampilkan artist name, album name, dan year recorded dari table artist dan album, dimana kata kuncinya berdasarkan id. Misalkan di table artist id nya 1 maka akan dipasangkan dengan data artist_id  yang berisi angka 1 juga di table album.


Sehingga hasilnya akan seperti ini:

SQL

Data source: Learn SQL


4. Menggunakan Union

Cara selanjutnya adalah dengan menggunakan UNION. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, untuk menggunakan UNION maka kedua table harus sudah memenuhi persyaratan yang ada. Dimana jumlah kolom dari kedua table harus sama dan memiliki tipe data yang sama juga. Jika tidak seperti itu, maka SQL tidak akan bisa menggabungkannya. Dengan menggunakan UNION, data yang terduplikasi akan dihilangkan, sementara jika ingin menampilkan semua data tanpa menghilangkan yang duplikat, maka bisa mencoba UNION ALL.


Misalkan table customer berikut ini:

SQL

Data source: Learn SQL


Kita ingin menggabungkan table tersebut dengan table supplier:

SQL

Data source: Learn SQL


Maka syntax yang bisa digunakan adalah:

SELECT first_name,last_name

FROM customer

UNION 

SELECT first_name, last_name

FROM supplier;

Dari syntax di atas, kita bisa melihat bahwa untuk menggabungkan data dengan UNION, akan tetap menuliskan klausa SELECT & FROM yang berbeda untuk kedua table. Penggabungan dengan UNION juga akan menghasilkan data yang tergabung secara vertikal atau penambahan data ke bawah. Sementara dengan menggunakan JOIN akan menghasilkan penggabungan data ke samping atau penggabungannya terjadi secara horizontal.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


SQL menjadi hal yang sangat wajib untuk dikuasai oleh praktisi data. Hampir semua pekerjaan seorang praktisi data pasti akan melibatkan proses query pada database, sehingga meskipun tidak begitu advanced menguasai SQL, setidaknya kita bisa menguasai hal-hal fundamentalnya terlebih dahulu.


Eits, kamu gak perlu bingung harus belajar SQL dimana karena DQLab juga menyediakan modul SQL yang sangat cocok bagi pemula karena membahas hal-hal yang bersifat fundamental. Agar bisa mengaksesnya, kamu cukup berlangganan untuk menjadi member premium di DQLab


Yuk, tunggu apa lagi? Sekarang giliran mu!

Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login